基于极限学习机的回转窑炉衬诊断方法及应用

摘要

针对传统的回转窑炉衬诊断方法存在诊断结果严重滞后的问题,提出基于极限学习机（ELM）的炉衬诊断方法,利用ELM强大的非线性拟合能力构造出预测模型,可快速、准确地分类预测出炉衬的状态,提高窑内温度软测量的准确性。以国内某钢铁厂氧化球团回转窑的实际数据为样本进行研究,验证了该方法的正确性和有效性。